KR100694734B1 - 대화형 추론 에이전트, 다중에이전트 서버 및 이를구현하는 시스템을 사용하는 모델 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 다이얼로그 시스템의 커널 및/또는 다중 에이전트 시스템의 성분(에이전트)으로서 대화형 추론 에이전트의 구현 프로세스에 있어서, 대화형 추론적 에이전트의 개념적 구조의 정의, 이러한 구조의 여러 구성 요소의 정식 규격 및 정식 모델을 얻을 수 있게 하는 그들의 조합, 정식 구조를 구현하는 소프트웨어 구조의 정의, 정식 규격의 구현 메카니즘의 정의를 포함하며, 상기 추론 에이전트는 통신 매체를 통해 다른 에이전트 또는 시스템 사용자와 대화하기에 적합한 것을 특징으로 하는 대화형 추론 에이전트의 모델 및 구현 프로세스에 관한 것이다.

자연어 처리, 대화형 시스템, 추론 에이전트, 다중에이전트, 자연어 문장, 논리적 문장

Description

대화형 추론 에이전트, 다중에이전트 서버 및 이를 구현하는 시스템을 사용하는 모델 및 방법{MODEL AND METHOD FOR USING AN INTERACTIVE RATIONAL AGENT, MULTIAGENT SERVER AND SYSTEM IMPLEMENTING SAME}

본 발명은 다이얼로그 시스템 또는 다중 에이전트 시스템의 커널로서 대화형 추론 에이전트를 위한 모델 및 구현 프로세스에 관한 것이다.

본 발명은 인간/에이전트 대화 시스템(인간/기계 다이얼로그)에만 적용되는 것이 아니라 에이전트/에이전트 대화 시스템(에이전트간 통신 및 연동)에도 적용된다.

이는 정보 서버에 적용된다.

인간/기계 다이얼로그 시스템의 설계를 30여년간 진지하게 연구해 왔지만, 실제 사용을 예시하는 소수의 시스템만이 오늘날 사용가능하다.

개발된 대부분의 시범 시스템들은 사용자와 몇가지 단순한 교환을 스테레오형 구조(특정 태스크로 구성된) 및 제한된 어플리케이션 구조로 연계시키는 능력 정도를 보일 뿐이다.

이러한 시스템들은 일반적으로, 예를 들면 다소 복잡한 문장(다른 통신 매체와 결합되었을 구두 또는 필기 자연어로 된 문맥관계)을 기계가 이해하는 것과 같은 선택된 대화의 이러저러한 특징을 도시하거나 소정의 보다 제한된 경우에 연동 응답을 생성하는데 한정된다.

이러한 시스템은 보다 일반적인 어플리케이션의 구조에서조차도 친밀감 있는 대화 "파트너"로서 자연어를 사용하기 위해 이 시스템에 요구되는 모든 조건을 만족시키기에는 아직 부족하다.

이런 상황에 대한 원인은 두가지이다. 하나는 다이얼로그 시스템의 설계가 스마트 인공 지능 시스템의 설계에 관한 문제 및 자연어 통신의 모델링 및 정형화에 관한 문제를 야기하므로 복잡하다는 것이다. 구두 다이얼로그에 대해서는 자연어 음성 인식에 관한 문제가 어려움을 더한다.

다른 하나는 많은 연구들이 다이얼로그를 자연어 처리 시스템이 이를 학습할 수 있도록 외부 표명의 식별을 다루는 독립된 현상으로서 접근했었다는 것이다. 이러한 연구는 (의도적으로 또는 비의도적으로) 완전히 (또는 부분적으로) 다이얼로그의 문제와 시스템의 지능의 문제 사이의 관계를 거의 고려하지 않았으므로 다이얼로그의 인지 기초에 대한 깊이있는 정식 연구가 없었다.

이하에서, 이제까지 개발되어온 다이얼로그에 대한 고전적인 방식을 간단하게 언급하기로 한다.

먼저, 컴퓨터 분야 또는 언어학 분야로부터 나온 구조적인 방식이 있다. 이 방식들은 다이얼로그 교환(가장 단순한 예는 질문/답변, 제안/승인과 같은 결합쌍임)에 있어 정규성을 고려하는 대화 구조의 결정에 관심을 둔다.

이 방식들은 이 구조가 존재하고 그것이 유한 형태로 표현될 수 있고 그들중 모두 또는 최소한 다수가 그안에 포함될 수 있다는 가설을 형성한다. 구조적인 방식은 다이얼로그의 일관성이 그 구조에 고유한 것으로 고려하여, 통신의 난해한 문맥관계 성질을 다소 직접적으로 그럴듯하게 하면서 코텍스트(co-text)(병행 텍스트)에 집중한다. 이러한 제한은 스마트 대화 모델을 위한 기초로서 구조적인 방식에 대한 관심에 있어서 심각한 불리함이다.

이외에 다른 고전적인 방식들이 있다.

소위, 유도 계획(guided plans)이라 불리는 이러한 방식은 신호의 집합(예를 들면, 단어 나열)뿐만 아니라 정보를 주고, 질문을 하고, 확인하고, 위임하기 같은 통신 행동(컨텍스트(context), 언어 또는 다이얼로그 행동에 따라 불리기도 함)의 관측가능 법칙으로서 통신 상황의 중재를 고려한다.

이러한 방식은 통신 및 구체적으로 연동 다이얼로그의 연구를 위한 잠재력이 막강한 생각을 할 수 있게 된다. 그러나, 이 방식은 (이 접근법들을 강인함이 떨어지게 하는 경험적 또는 구조적인 보어에 의존하게 하는) 단점에 의존하고 또한 불행히도 종종 뜻이 빗나가게 하는 지식 사용 표현에 의존한다.

본 발명의 발명자들은 추론적인 대화(rational interaction) 또는 대화형 추론 에이전트에 의존하는 새로운 방법을 개발하였다.

이 새로운 방법에서 발명자들은 먼저 사용자와 자연어 처리 서비스간의 대화의 친밀감을 최대화하려고 시도하였다.

이 주제에 대한 문헌들이 다음과 같이 지칭될 것이다.

사덱(Sadek) 91a: 사덱, 엠. 디. (프랑스어 번역) 사고 및 추론적 대화: 통신의 정식 이론에 대해. 컴퓨터 박사학위 논문, 프랑스 르네즈 1 대학, 1991.

사덱 91b: 디. 사덱. 다이얼로그 행동은 추론적 계획이다. 다중모드 다이얼로그의 구조에 관한 ESCA 튜토리얼 및 연구 워크숍 프로시딩. 이탈리아, 마라티, 1991.

사덱 92: 사덱, 엠. 디. 의도의 로직에 관한 연구. 지식 표현 및 추론의 원리에 관한 3차 컨퍼런스 프로시딩(KR'92), 462-473쪽, 메사추세츠주, 캠브리지, 1992.

사덱 93: 사덱, 엠. 디. (프랑스어 번역) 다이얼로그의 기초: 추론적 대화. 자연어 처리에 관한 4차 여름학교의 프로시딩, 229-255쪽, 프랑스 라니옹, 1993.

사덱 94a: 사덱, 엠. 디. (프랑스어 번역) 사고 및 연동 행동의 기초. 파바드, 비., 편집자, 설계를 모델링하는 연동 시스템, 옥타레스 이디에스., 93-117쪽, 1994.

사덱 94b: 사덱, 엠. 디. 통신 이론 = 추론 원리 + 통신 행동 모델. 에이전트간 통신을 위한 계획에 대한 AAI'94 워크숍의 프로시딩, 워싱턴주 시애틀, 1994.

사덱 94c: 사덱, 엠. 디. 짧은 재구성의 이론에 대해: 통신으로의 적용. SPECOM94, 251-263쪽.

사덱 등 94: 사덱, 엠. 디., 페리우스, 에이., 코자네트, 에이. 음성 다이얼로그 시스템의 커널로서 인공 에이전트에 대해: 진행 보고서. 자연어 및 음성 처리의 합체에 대한 AAI'94 워크숍 프로시딩. 워싱턴주, 시애틀, 1994.

사덱 등 95: 디. 사덱, 피. 브레티에, 브이. 카도레트, 에디. 코자네트, 피. 듀퐁, 에이. 페리우스, 에프. 빠나제: 추론 에이전트 모델에 기초한 연동적 음성 다이얼로그 시스템: AGS 어플리케이션에 대한 최초 구현. 음성 언어 시스템에 대한 ESCA 튜토리얼 및 연구 워크숍 프로시딩, 덴마크 한츠홀름, 1995.

사덱 등 96a: 사덱, 엠. 디., 페리우스 에이., 코자네트 에이., 브레티에 피., 빠나제 에프., 시모닌 제이. 효과적인 인간 대 컴퓨터 연동 음성 다이얼로그: AGS 시범기. ISSD 96 및 ICSLP'96 프로시딩, 필라델피아, 1996.

사덱 등 97: 엠. 디. 사덱, 페. 브레티에, 에프. 빠나제. ARTIMIS: 자연어 다이얼로그와 추론 에이전시의 만남. 15차 인공 지능 국제 연합 컨퍼런스 (IJCAI'97) 프로시딩, 일본 나고야, 1030-1035쪽, 1997.

브레티에 95: 피. 브레티에. (프랑스어 번역) 연동 구두 통신: 대화형 추론 에이전트의 논리적 모델링 및 구현에 대한 기여. 컴퓨터 사이언스 박사학위 논문, 파리 8 대학, 1995.

브레티에 등 95: 피. 브레티에, 에프. 빠나제, 디. 사덱. 추론 에이전트의 정식 모델로 언어학적 능력을 합체화: 연동적 음성 다이얼로그에 대한 적용, 추론 에이전시에 대한 AAAI'95 가을 심포지엄 프로시딩, 메사추세츠 캠브리지, 1995.

브레티에 및 사덱 95: 피. 브레티에, 디. 사덱. 연동 음성 다이얼로그 시스템의 커널이 될 추론 대화의 이론의 설계 및 구현. 추론 에이전시에 대한 AAAI'95 가을 심포지엄 프로시딩, 메사추세츠 캠브리지, 1995.

대화의 친밀감은 사용자와 교섭하는 시스템의 능력, 컨텍스트를 고려하여 요청을 계산하는 능력, 사용자의 내포된 의도(intention)를 판단하고 모든 경우에 대해 하나의 미리 정해진 계획을 따르지 않는 융통성있는 대화를 사용자와 나누는 능력에 의해 다른 속성 중에서 높아진다.

이러한 시스템은 사용자에게 사용자가 외형적으로 질문하지는 않았지만 적용가능한 해답을 제공할 수도 있어야 한다.

태스크 각각의 복잡성으로 인해 또한 대화가 실지 친밀하게 되도록 모든 특징을 수집해야하는 어려움으로 인해, 실제 어플리케이션을 위해 서비스 중인 진정한 스마트 다이얼로그 시스템이 현재로서는 존재하지 않는다.

본 발명자에 의해 개발된 기술은 자연어 처리 시스템이 스마트 다이얼로그를 적절하게 촉진하기 위해서 이 시스템이 로봇에 의해 시뮬레이션될 수 없다는 기본 원리에 기초를 두고 있다.

보다 구체적으로, 다이얼로그의 친밀성은 기존 시스템의 윈도우 드레싱(window dressing)과 같이 단순하게 설계될 수 없다. 반대로, 이 친밀감은 시스템의 지능으로부터 자연적으로 나와야 한다.

본 발명의 목적은 그 구조에 의해 추론 소프트웨어 에이전트의 실현이다. 적절한 원리의 추가는 통신가능하고 연동가능하게 한다.

또한, 본 발명자에 의해 개발된 기술은 다이얼로그 시스템의 커널로서 대화형 추론 에이전트의 구현은 물론 다중에이전트 시스템의 에이전트를 모두 가능하게 한다.

제2 어플리케이션(다중에이전트 시스템)에서, 이러한 에이전트간의 통신은 자연어를 사용하지 않으며 이 에이전트의 대화 능력에 적응된 정식 언어(논리적)를 사용한다.

본 발명의 목적은 보다 구체적으로 다이얼로그 시스템의 커널로서 대화형 추론 에이전트 또는 다중에이전트 시스템의 모델 및 구현 프로세스이다.

본 발명에 따르면, 대화형 추론적 에이전트의 개념적 구조의 정의, 상기 구조의 여러 구성 요소의 정식 규격 및 정식 모델을 얻을 수 있게 하는 상기 구성 요소의 조합을 포함하는, 다이얼로그 시스템의 커널 및/또는 다중 에이전트 시스템의 성분(에이전트)으로서 대화형 추론 에이전트의 구현 프로세스에 있어서,

정식 구조를 구현하는 소프트웨어 구조의 정의, 및

정식 규격의 구현 메카니즘의 정의를 또한 포함하며, 추론 에이전트는 통신 매체(음성 또는 필기: 컴퓨터 화면, 키보드, 마우스 등)를 통해 다른 에이전트 또는 시스템 사용자와 대화가능한 것을 특징으로 하는 대화형 추론 에이전트의 구현 프로세스를 제공한다.

정식 모델의 여러 구성 요소는 동일한 단일화된 정식 프레임워크(논리적 이론)에서 동일한 형식으로 지정된다. 메카니즘 및 원리의 일반 성질은 모델이 어플리케이션, 통신 매체 및 언어에 대해 독립적이 되게 한다.

구현 메카니즘의 정의는 이들 메카니즘과 모델간의 직접 통신을 얻도록 실현된다.

정식 구조의 여러 구성 요소의 정식 규격 및 그들의 조합은 추론 공리의 레벨, 통신 공리의 레벨 및 연동 공리의 레벨을 포함한다.

정식 구조를 구현하는 상기 소프트웨어 구조는 추론 공리 레벨의 구현층, 상기 통신 공리 레벨의 구현층, 연동 공리 레벨의 구현층을 포함하며 정식 모델의 공리에 각각 대응하는 추론 유닛에 의해 실현된다.

정식 구조를 구현하는 소프트웨어 구조의 정의는 자연어로 통신 레벨층을 구현하는 생성 모듈 및 이해 모듈을 더 포함한다.

추론 유닛, 상기 생성 모듈 및 이해 모듈은 정식 모델의 구현을 위한 메카니즘을 구현한다.

생성 모듈은 다이얼로그 컨텍스트에서 시스템을 사용하여 추론 유닛에 의해 자연어로 생성된 논리적 문장을 표기할 수 있다.

이해 유닛은 추론 유닛이 이해가능한 논리적 문장으로 사용자의 문장을 번역할 수 있다.

본 발명은 또한 목적으로서 개념적 구조의 정의, 상기 구조의 여러 구성 요소의 정식 규격 및 정식 모델을 얻을 수 있게 하는 상기 구성 요소의 조합을 포함하는, 다이얼로그 시스템의 커널 및/또는 다중 에이전트 시스템의 성분(에이전트)으로서 위치된 대화형 추론 에이전트에 있어서,

정식 구조를 구현하는 소프트웨어 구조의 정의,

추론 유닛에 의해 실현되는 정식 규격을 구현하는 메카니즘의 정의를 포함하며, 추론 유닛은

미리 정해진 공리 체계 및 어플리케이션 의존 공리 체계를 포함하는 데이터,

의미적 네트워크 및 개념간 거리를 포함하는 어플리케이션 의존 지식 베이 스, 및

논리적 문장을 수신하고 그것을 이해할 수 있고 응답으로 논리적 문장을 제공할 수 있도록, 데이터 및 지식 베이스를 이용하여 정식 메카니즘 규격을 구현하는 추론 엔진을 포함하는 에이전트를 갖는다.

다른 특징에 따르면, 데이터는 정식 모델의 상기 구현 데이터를 포함하며, 상기 정식 모델의 공리 각각에 대응하는, 추론 공리의 구현층, 통신 공리의 구현층, 연동 공리의 구현층을 포함한다.

다른 특징에 따르면, 추론 유닛으로부터 얻어진 논리적 문장으로부터 시작하는 자연어 문장 생성 모듈 및 자연어 문장으로부터 추론 유닛에 논리어 문장을 제공하는 이해 모듈을 더 포함하며, 이들 모듈은 자연어 레벨 통신층을 구현한다.

본 발명은 또한 목적으로서 커널이 기정의된 것과 같은 대화형 추론 에이전트의 구현에 의존하는 인간/기계 다이얼로그 시스템을 구현하기 위한 수단을 포함하는 정보 서버를 갖는다.

본 발명은 또한 각 에이전트가 대화를 구현하기 위한 수단을 포함하는 통신 에이전트를 포함하는 다중에이전트 시스템을 포함하고, 이 시스템은 전술된 것과 같은 대화형 추론 에이전트의 구현에 의존하는 커널을 구비한 최소한 한 에이전트를 포함한다.

도 1은 대화형 추론 에이전트의 소프트웨어 구조를 도시하는 도면.

도 2는 추론 유닛 및 그 지식 베이스의 구조를 도시하는 도면.

도 3은 다이얼로그 시스템(구체적으로 구두)의 커널로서 대화형 에이전트의 소프트웨어 구조를 상세하게 도시하는 도면.

도 4는 다중에이전트 시스템의 커널로서 대화형 추론 에이전트를 도시하는 구조를 도시하는 도면.

본 발명자들에 의해 실행되어졌고 공개의 목적이었던 대화형 추론 에이전트(conversational rational agent) 방법은 추론적 대화(interaction)의 이론에서 정형화된 추론, 통신 및 연동(cooperation)의 원리에 의해 유도되었다. 이러한 목적을 위해 "대화형 추론적 에이전트" 방법에 관한 이미 언급된 문헌들을 참조할 수 있다.

대화형 추론적 에이전트의 개념적 구조의 정의는 상세한 설명의 부록에 있다. 이 정의는 간행물 "프랑스 텔레콤 과학 협의회", 기술 메모 8호: 스마트 인터페이스 및 영상", 1996년 10월, 37-61쪽의 목적이었다.

이하 도 1의 도면을 참조하여 설명하기로 한다.

본 발명에 따르면, 본 발명자는 인간 사용자로부터의 지시(요청, 질문, 확인 등) 또는 다른 소프트웨어 에이전트로부터의 지시(에이전트가 다중에이전트 시스템인 경우)인 외부 이벤트에 대한 반응을 결정하는 각 에이전트의 커널을 형성하는 추론 유닛(100)을 사용하여 이 원리를 구현하였다.

추론 유닛(100)은 에이전트가 달성해야 하는 태스크에 따라 프로그래머가 선언적 방식으로 적응하거나 개선할 수 있는 추론적 대화 원리에 따라 추론을 자연어 처리 추론 엔진에 의해 구동된다.

이 목적을 위해서, 후술할 바와 같이, 이 추론 처리는 에이전트가 수행해야할 태스크의 함수로서 선언 방식으로 에이전트의 프로그래머에 의해 유닛으로 입력된 미리 정해진 공리 체계(부록에 열거됨)에 의해 유도된다.

도 1은 사용자와의 다이얼로그 시스템의 구성에 적용된 경우에 에이전트 소프트웨어 구조도를 도시한다.

도 1은 도시된 바와 같이 이해 모듈(comprehension module)(150) 및 생성 모듈(160)을 통해 사용자와의 대화하는 에이전트의 구조를 도시한다. 이 구조는 (친밀한) 대화 사용자 서비스인 제1 가능 어플리케이션군에 해당한다.

사용자와의 다이얼로그를 허용하기 위해서, 추론 유닛(100)은 외부(140)와의 인터페이스에 연결된다.

이 인터페이스는 자연어로 된 문장을 수신하고 이 문장을 추론 유닛(100)으로의 입력으로서 작용하는 논리적 문장으로 분석하는 이해 모듈(150)을 포함한다.

이 인터페이스는 또한 사용자에게 전달된 자연어 문장으로 추론 유닛(100)의 반응을 표현하는 생성 모듈(160)을 포함한다.

이 프레임워크에서, 추론 유닛(100)은 인터넷 상에서 예약 또는 판매 또는 정보 조회(기차 시간표, 주식 거래 추세, 일기 예보 등) 요구되는 모든 정보를 고려하는 서비스의 중추이다.

추론 유닛에 설치된 연동 원리 및 자연어 처리 모듈은 사용자와의 친밀한 대화를 보장한다. 이 대화는 음성 인식 및 합성 모듈(도시되지 않음)에 의해 형성된 다이얼로그 시스템을 결부시켜 음성으로 직접 될 수 있다.

그러나, 추론 유닛(100)은 자체 포함 소프트웨어 에이전트의 커널을 혼자서 구성할 수 있다. 이 구조에서, 이 유닛은 "에이전트 통신 언어(FIPA 콘소시엄에 의해 표준으로 채택된 A.C. L.)"와 같은 에이전트간 통신 언어를 사용하여 다른 소프트웨어와 대화한다.

그러므로, 에이전트가 고려할 수 있는 서비스는, 예를 들면 전자 상점의 거래, 네트워크 관리 태스크, 방송 정보이다.

이러한 대화의 두가지 형태는 사용자와의 자연어로의 대화 이후 에이전트가 모든 태스크를 공중 네트워크 또는 사설 네트워크에 분산된 다른 소프트웨어 에이전트와 ACL 언어로 된 대화로 수행하는 방식으로 결합될 수 있다.

이제 추론 유닛(100)의 소프트웨어 구조의 기능을 상세하게 설명하기로 한다. 이 상세 구조는 도 2에 도시되어 있다.

먼저, 추론 유닛(100)은 다른 에이전트 또는 서비스 사용자와의 대화 상황에서 에이전트의 추론 행동을 정형화하고 자연어 처리하는 목적을 갖는 추론 대화 이론으로부터 도출된 원리를 구현한다.

이 이론은 두 가지 주요 개념에 의존한다. 하나는 자체 포함된 에이전트의 사고(mental attitude)가 표현되게 하는 것이 목적인 문법 논리의 개념이고, 다른 하나는 에이전트의 사고에 통신의 효과를 규정하는 것이 목적인 언어 행동의 개념이다.

추론적 대화의 이론의 공헌은 이 두 영역을 정형화하는 것이고 구체적으로 그들의 대화에 있다.

그러므로, 통신 교환에서 임의의 시간에서 에이전트의 상태는 사고의 집합을 포함하는 특징이 있다.

표현될 수 있는 사고는, 예를 들면 통상 연산자 K로 나타내는 확신(belief) 및 연산자 I로 나타내는 의도(intention)이다.

이 연산자들은 그들이 표현하는 사고를 갖는 에이전트에 의해 색인된다.

시스템 s와 사용자 u가 있는 다이얼로그에서, Ks는 시스템에 대한 확신 연산자를 나타내고 Ku는 사용자에 대한 동일한 연산자를 나타낸다.

모델링될 수 있는 언어 행동은 다른 것들, 정보 및 요청 행동 중에 있다. 모델링은, 예를 들면 논리적 문장 또는 논리적 언어를 포함한다.

Ks Iu Done (<s, Inform Si(u,p)>)

이 논리적 문장은 다음과 같이 번역된다.

시스템 s는 사용자 u가 소정 통신 행동이 수행되어야 한다는 의도(연산자 I)를 갖고 있음을 알고(연산자 K) 있다. 즉, s는 소정 제안(proposition) p가 참인지 거짓인지를 u에게 알린다.

또는 간단히 "s는 u가 p의 진실성에 대해 s가 자신에게 보고하기를 원하는 것을 안다."이다.

그렇게 정의된 논리적 언어는 추론 유닛의 반응을 결정할 행위의 일반 원리를 표현할 수 있게 한다.

에이전트 s는 자신이 사용자 u의 의도를 수용한다면 연동할 것이다. 이는 다음과 같이 표현될 수 있다.

Ks Iu φ→Is φ

매우 일반적인 규모의 이러한 공리 체계는 이미 대화의 이론에 의해 기정의되어 있고 에이전트의 추론 유닛의 일부를 형성한다.

그러나, 추론 유닛의 프로그래머는 임의의 어플리케이션을 위한 새롭고 더 특화된 체계를 정의할 수 있다.

체계의 집합은 추론 유닛(100)의 추론을 유도하여 환경으로부터 지시할 반응을 유도한다.

이 반응의 계산은 추론 엔진(101)에 의해 수행된다.

그러므로, 추론 유닛(100)은 대화형 추론 에이전트의 정식 모델의 공리를 포함하는 데이터 집합(102)을 포함한다. 이 데이터는 에이전트의 통신 및 연동의 추론층을 구현한다.

예를 들면, 사용자 요청 또는 다른 소프트웨어 에이전트로부터의 요청인 환경적 지시는 추론적 대화의 이론으로부터 ACL 논리적 문장의 형태로 추론 유닛(100)으로 전달된다.

추론 엔진(inference engine)(101)은 이 문장의 결론(consequence)을 계산하기에 적절하고 대화 상대(소프트웨어 에이전트 또는 인간 사용자로서 행동할 수 있음)에게 제공될 특정 가능 응답 또는 명확한 요청에서는 다른 비통신 행동에도 적절하다.

임의의 문장에 대해, 구체적으로 추론 엔진(101)은 논리적 결론을 이끌어내 기 위해 이 문장에 적용할 수 있는 사용가능한 행위 원리를 갖는지를 조사한다. 이 절차는 가능성이 없을 때까지 이후 이 새로운 결론에 적용된다.

이 모든 결론으로부터 추론 엔진(101)은 자신이 수행해야 하는 통신 또는 다른 행동을 분리하고 추론 에이전트의 반응을 형성한다.

추론 절차의 제1 단계는 처리된 문장을 정상 형태로 배치하여 문장의 소팅 및 비교를 확신할 수 있도록 각 문장이 하나의 주어진 문장론적 형태로만 도입되도록 하는 것이다.

정상 위치로 배치하는 것은 추론의 단순한 원리의 제1 어플리케이션도 확신할 수 있게 한다.

처리된 각 문장에 대한 추론 절차는 그러므로 이 문장이 의뢰된 추론적 행위 원리에 대해 코딩하는 공리 체계(102) 중의 하나에 해당하는지를 검증하는 것을 포함한다.

이 검증 메카니즘은 주로 프롤로그(Prolog) 언어의 단일화(unification) 연산에 의존한다.

이 공리 체계의 집합은 공리 체계를 삭제 또는 추가할 수 있는 추론 유닛(101)의 프로그래머에 의해 변형될 수 있거나 대안적으로 추론 유닛의 행위를 정밀하게 조정하기 위해 기존의 것을 변형할 수 있다.

이 변형은 동적으로 될 수 있다. 이 경우, 추론 유닛은 추론 유닛의 행위를 따라서 변형한다.

추론 절차 집합은 추론 유닛이 무한 추론 루프로 들어가지 않도록 제어된 다. 그러므로, 이 절차의 종료가 보장된다.

그러므로, 추론 유닛의 추론은 에이전트에 의해 소팅된 어플리케이션에 많이 의존하는 데이터 집합으로부터 지원된다.

에이전트가 기차 시간표를 제공하기 바라는 때는 이는 시간 개념은 물론 역과 역간의 연계에 대한 데이터를 사용할 수 있어야 한다.

데이터 집합은 시맨틱 네트워크(semantic network)의 형태로 지식 베이스(120)에 구조화되어 있다.

시맨틱 네트워크(120)는 클래스(class)와 부클래스의 개념 및 각 클래스의 예시를 표현할 수 있게 한다. 이는 또한 클래스의 다른 인스턴스(instance)에 적용하는 클래스간의 관계의 개념을 정의한다.

예를 들면, 약속 형태의 적용에 대해, 시맨틱 네트워크(120)는 최소한 "없음"(이것의 인스턴스는 약속 스케쥴에 알려진 사람의 집합일 것이다) 과 "기능"(이것의 인스턴스는 알려진 기능일 것이다) 클래스를 포함할 것이다.

이 두 클래스는 "그의 기능" 관계에 있다.

진이라는 사람이 광고를 하는 사람이라는 것을 표시하기 위해서 시맨틱 네트워크는 프롤로그 사실: 그 기능 (진, 광고 에이전트)을 포함한다.

시맨틱 네트워크(120)로의 액세스는 추론의 결론이 데이터의 종류에 의존하는 경우 추론 절차 중의 임의의 시간에 실현된다.

약속 적용예에서, 예를 들면, 사용자가 진의 직업이 무엇인지를 질문하면, 추론 에이전트의 응답은 시맨틱 네트워크(120)에 이를 문의하는 것에 의존하려 한다.

시맨틱 네트워크(120)는 또한 추론 에이전트의 연동적인 응답을 생성하기 위해서 부분적으로 유용한 시맨틱 환경의 개념도 구비할 수 있다.

이는 시맨틱 네트워크의 다른 처리에 대한 상대적인 거리를 할당하는 것을 포함하고, 이 거리는 시맨틱 네트워크의 생성의 시간에 어플리케이션에 따라 결정된다.

시맨틱 네트워크(120)의 인스턴스는 그 차원이 다른 네트워크 관계인 메트릭 공간(metric space)에서 투영된다.

예를 들면, 광고 기능은 기계공보다는 영업직에 가까운 것으로서 의미론적으로 결정될 수 있을 것이다.

이 구조는 조건 완화 및 제한으로 지칭되는 두 개의 대칭적 연산을 수행할 수 있게 한다.

조건 완화는 답변이 존재하지 않을 때 초기 요청에 근접한 답변을 주기 위한 것이다.

그리하여, 예를 들면, 영업 사원이 누구인지를 약속 스케쥴에 묻고 아무도 없다고 답변을 들으면 추론 절차는 완화 단계로 전환하여 광고 에이전트라는 등가물을 줄 수 있다.

제한은 반대로 너무 일반적인(넓은) 요청을 더 명확하게 규정하기 위한 목적이다. 약속 스케쥴에 500 개의 광고 에이전트가 기록되어 있다면, 제한 단계는 사용자의 요청을 식별하기 위해서 적절한 질문을 할 수 있기 위해서 너무 넓은 이 집합의 가장 구별이 명확한 차원(예를 들면, 광고 에이전트의 회사 또는 일 분야)을 제공할 것이다.

도 2는 추론 에이전트의 추론 유닛(100)이 어플리케이션과 무관한 일반적인 부분과 어플리케이션 의존 부분을 포함한다.

추론 유닛(100)의 입력과 출력은 ACL 문장으로 고려될 수 있다. 이 문장의 정상 형태에서의 변환과 추론 절차는 시스템 행위를 유도하는 주요 공리 체계는 물론 어플리케이션에 독립적이다. 그러나, 그중의 일부는 특수하게 어플리케이션 데이터를 포함하는 시맨틱 네트워크는 물론 어플리케이션을 위해 적응되거나 생성된다. 네트워크(120)는 이하 상세하게 설명될 추론 엔진(101)에 의한 제한 및/또는 완화 요청에 대부분 응답할 수 있어야 한다.

이 경우, 네트워크는 기술된 것처럼 인스턴스 간의 시맨틱 거리를 사용할 수 있는 개념을 구비해야 한다.

도 3은 본 발명에 따른 에이전트 소프트웨어 구조를 더 상세하게 도시한다.

자연어 이해 모듈(130)은 사용자의 문장을 추론 유닛(100)에 의해 이해될 수 있는 논리적 문장으로 분석한다.

이 모듈에 의해 처리된 어휘(vocabulary)는 추론 에이전트가 고려해야 하는 서비스의 부분에 의존한다. 어플리케이션 의존부는 주로 추론 유닛의 시맨틱 네트워크(120)에 존재하는데, 이는 이해 모듈(150)이 시맨틱 네트워크(120)로부터 나온 대량의 데이터를 사용하는 것을 설명한다.

이해 모듈(150)은 사용자의 문장을 각각 시맨틱 네트워크(120)로부터의 하나 또는 다수(동의어의 경우)의 개념을 활성화할 작은 문장 구조[대부분 단어(words)]의 한벌로서 고려하기에 적절하다.

사용자의 입력 단어와 시맨틱 네트워크(120) 사이의 링크는 어떤 시맨틱 개념이 어휘의 단어(또는 단어의 한 벌)에 해당하는지를 표시하는 개념 활성화 표(concept activation table)(131)를 사용하여 수행된다.

이 활성화된 개념은 소망의 어플리케이션의 일부에 의존하지만, 또한 부정(negation), 의도 및 사용자의 지식, 존재, 중요도 등과 같은 훨씬 일반적인 개념을 표현한다.

이해 모듈은 그러므로 사용가능한 활성화된 개념 목록(동의어의 경우에 실지로 다수인)을 구비한다.

이는 그들을 시맨틱 완성 절차에 의해 형성된 논리적 문장으로 변환하게 되어 있다. 이 절차는 사용자 문장의 시맨틱 연결성, 즉 그것이 불러낸 개념이 다른 것과 관계가 있다는 가설로부터 출발한다.

모듈(150)은, 필요하면 그 안에 새로운 개념의 생성을 포함하여, 시맨틱 네트워크에 존재하는 관계에 의해 그들을 연결하기에 적절하다.

절차는 사용자의 문장에 함축된 개념을 판정한다.

사용자의 문장에서 어떤 관계가 다른 것과 호환가능하지 않음을 표시할 수 있다. 완성 절차의 탐색 확률은 이렇게 제어된다.

시맨틱 완료는 시맨틱 네트워크의 모든 관계에 대해 디지털 가중(weighting)을 결정할 수 있게 하여 이 관계에 의해 업무의 유사성(verisimilitude)을 표현하는 가중 함수(132)에 의지한다.

이 방식으로, 완료 절차는 어떤 개념이 사용자에 의해 함축되었는지를 판정 해야 할 때 유사성의 개념을 사용한다. 동의어의 경우에, 이 가중은 또한 가능한 각 분석에 비용을 연관시킬 수 있게 한다. 그러므로, 단지 한 문장-최저 비용의 것-이 최종적으로 이해 모듈에 의해 얻어질 수 있다.

시맨틱 완료를 용이하게 하기 위해서 소정의 개념 대 관계 또는 개념 대 개념 쌍이 함축적임을 규정하는 것도 가능하다. 개념 중의 하나만이 불러내어 졌고 연구된 문장이 관련되어 있다해도, 거의 확실한 방식으로 함축되어 있기 때문에 해당 관계는 추가될 것이다.

예를 들면, 주식 시장의 추이를 제공하는 어플리케이션에서, 문장 "나는 CAC 40을 원한다."는 "나는 CAC 40의 추이를 원한다"로서 함축적으로 완료될 것이다.

한편, 이해 모듈(150)은 사용자의 문장의 컨텍스트를 고려해야 한다.

이를 위해, 한때 사용자 및 에이전트 자신에 의해 이전에 불러내어진 개념을 사용자에게 하는 답변에서 사용한다. 그러므로, 이 중 일부는 완료 절차시에 사용될 수 있다.

다시, 시맨틱 네트워크의 모든 관계에 대해 이것이 컨텍스트에서 적절한지가 표시될 것이다.

이해 모듈(150)은 문장론적 또는 문법적 분석기를 사용하지 않는다. 이는 문장론적으로 틀린 문장을 올바로 분석할 수 있게 하는데, 이는 즉각적인 음성의 신택스(syntax)가 훨씬 자유로우므로 구두 다이얼로그 컨텍스트(및 음성 인식 사용)에서 특히 중요하다.

또한, 작은 문장론적 구성 요소에 의해 분석이 이루어지므로, 사용자에 의해 가능한 문장의 집합을 미리 예측하려고 하는 문법을 구성할 필요가 없다.

마지막으로, 사용자의 언어에 의존하는 유일한 부분은 사용자의 어휘를 시맨틱 네트워크의 개념에 결합하는 표이다.

네트워크의 시맨틱 데이터는 효과적으로 범용 개념을 표현한다. 이점은 특히 한 언어에서 다른 언어로 어플리케이션을 전환하는 것을 용이하게 한다.

생성 모듈(160)은 이해 모듈과 반대의 태스크를 수행한다. 이는 추론 유닛(100)에 의해 생성된 통신 행동의 시퀀스를 사용자의 자연어로 된 문장으로 기술할 수 있다.

생성 절차는 두 단계로 동작한다.

제1 단계는 입력 모듈에 제공된 통신 행동 시퀀스를 말로 표현하기 위해서 제공된 언어적 선택에 대한 모든 판단을 포함한다.

이를 위해, 생성 모듈(160)은 현재 상황에서 가장 적절한 문장을 구성하기 위해서 다른 구성 요소 중에서 다이얼로그 컨텍스트를 사용한다.

그러므로, 약속 어플리케이션에서, 모듈(160)은 다이얼로그 컨텍스트에 따라 "진의 전화번호는", "진의 번호는" 또는 "그의 번호는", "그것은"과 같은 동등한 형식 사이에서 주문에 따라 선택을 해야한다.

이 제1 단계의 목적은 추상적인 언어 자원(133)의 개념을 사용하여 문장의 중간 표현을 구성하는 것이다. 추상적인 언어 자원은, 예를 들면 일반 명사, 동사, 형용사와 같은 어휘 자원(135) 또는 문법 자원, 즉 문장론적 구조를 표현한다.

제2 단계는 최종적인 문장을 구성하기 위해서 이 추상적인 표현을 사용한다.

이 단계는 문법의 엄격한 적용만을 요구하는 처리 단계에 관여한다. 이 중에서, 예를 들면 문장의 구성요소의 순서, 이 구성요소 사이의 일관성 및 동사 활용의 결정과 같은 일이 있다.

이해 모듈(150) 및 생성 모듈(160)은 입력 형식과 출력 형식으로서 각각 필기 텍스트(written text)를 사용한다.

추론 에이전트와 음성 대화를 원하는 경우, 그것에 음성 인식 및 합성 모듈을 부가할 필요가 있다.

인식 모듈(170)은 사용자의 음성 신호를 발음된 문장에 해당하는 텍스트로 기록한다. 이 모듈(170)은, 예를 들면 추론 에이전트가 전화 서버로서 사용되고 단지 음성적 대화만이 가능할 때 필수적이다.

나중에 조작하는 데이터를 모델링하는 시맨틱 네트워크를 포함하는 추론 유닛은 소프트웨어 에이전트의 커널을 함께 형성한다.

이와 같이, 이 에이전트는, 예를 들면 다른 소프트웨어 에이전트와 네트워크를 통해 통신할 수 있다.

추론 대화 이론에 의해 정의된 ACL 통신 프리미티브(primitive)는 모호하지 않은 대화를 구현하게 하는 에이전트간의 통신 언어를 포함한다.

자연어[모듈(140, 150)]로 그 대화 구성요소 없이 추론 유닛(100) 및 시맨틱 네트워크(120)로 형성된 에이전트는 특히 도 4에 도시된 것처럼 다중 에이전트 시스템을 형성하기 위해 소프트웨어 에이전트간에 ACL 통신 언어를 사용하는데 적절하다.

본 발명은 썬 울트라1(SUN Ultra1) 워크스테이션(166 메가헤르쯔 프로세서를 탑재함) 및 SUN Ultra2 워크스테이션(2개의 64비트 프로세서 및 300 메가헤르쯔의 클럭 주파수를 처리함)으로 구현되었다.

최소 32 메가바이트 정도 크기의 활성 메모리가 사용되었다. 시스템의 최대 응답 시간은 Ultra2 플랫롬(platform)에서 2초이고 Ultra에서 5초이다. 디지털 네트워크 연결은 집적된 디지털 서비스 네트워크 인터페이스 카드 ISDN 기본 레이트 인터페이스(basic rate interface)를 사용하여 달성될 수 있다.

전술된 3 모듈, 이해 모듈(150), 생성 모듈(160) 및 추론 유닛(100)은 프롤로그(솔라리스 2.5를 위한 퀸터스 버전 3.3)로 구현되었다. 다른 모듈 및 음성 인식 및 합성 시스템간의 통신은 "C" 언어로 작성된 프로그램으로 수행된다. 본 발명의 시제품은 솔라리스에서 개발되었지만, 음성 인식 및 합성 모듈을 포함하지 않는 버전은 WINDOWS NT 4.0에서 실행되었다.

첨부

논리적 정형화 프레임워크의 성분:

정식 규격

여기서 다뤄지는 사고(확신, 불확신, 의도) 및 행동의 개념은 1계 모델 로직의 프레임워크(이러한 로직의 상세를 위한 공보 Sadek(91a, 92) 참조)에서 정형화된다. 형식론적인 면이 간략하게 소개될 것이며 이들의 다음의 설명에서 사용된다. 다음에, 기호 -, ∧, ∨ 및 ⇒는 부정, 결합, 분리 및 함축의 전형적인 논리적 커넥터를 나타내며, ∀ 및 ∃는 보편 양화 기호 및 실존 양화 기호를 나타내며, P는 클로즈 공식(조건 표시)을 나타내며,

,Ψ 및 δ는 공식 체계를 나타내며, i 및 j(때때로 h)는 에이전트를 나타내는 개략적 변수를 나타낸다. ｜=

는 공식

가 유효하다는 사실을 나타낸다는 것을 주목할만하다.

구문적 프리미티브로서 고려되는 사고, 즉 확신, 불확신 및 선택(또는 선호)은 모델 연산자 K, U 및 C로 각각 형식화된다. K(i, p), U(i, p) C(i, p)는 각각 "i는 p(가 참임)라고 확신하고(또는 생각하고)", "i는 p(가 참임)를 확신하지 못하고", "i는 p가 실제로 참이기를 바라는" 것으로 각각 판독될 수 있다. 연산자 K가 적용된 논리적 모델은 다음과 같은 논리적 체계의 유효성에 의해 공식적으로 특징화된 확신의 일관성 또는 자기 반성량과 같은 추론 에이전트에 대한 관심 특성을 고려한다.

불확신의 경우, 논리적 모델은 또한 예를 들어 에이전트가 그것의 자체 사고

, - 여기서 M은

에 속함 - 를 확신할 수 없다는 사실과 같은 소망 특성의 유효성을 보장한다. 선택을 위한 논리적 모델은 에이전트가 그것의 선택의 논리 결과를 "가정한다는" 사실

또는 에이전트는 그것이 이미 그 자체를 찾았다고 생각하는 이벤트의 과정을 선택할 수 없다는 사실과 같은 특성을 발생시킨다.

구문적 프리미티브가 아닌 의도(intention)의 사고는 연산자 C 및 K로부터 (복잡한 방식으로) 정의되는 연산자 I에 의해 정형화된다. 공식 I(i,p)는 "i는 p를 실현할 의도를 갖는다"라는 의미이다. 상술한 의도에 대한 정의는 에이전트로 하여금

아직 달성되지 않은 것이라고 생각되는 것을 달성하기 위해 검색하지 않도록 하고, 에이전트는 그 의도 외부에서 영향력을 행사하려는 의도를 가진 것은 아니라는 사실을 보장한다 (그러므로, "네트워크로 접속하려는 의도를 가지며, 네트워크를 혼란시킬 수 있다는 사실은 알지만, (반드시) 네트워크를 혼란시킬 의도를 갖는 것을 의미하지는 않는다).

동작에 대한 추론이 가능하도록, 개별 목적 및 에이전트 외에도 이벤트 시퀀스가 포함된다. 언어는 이들 시퀀스 세트를 통해 실행하는 용어(특히, 변수 e, e₁, ... )를 포함한다. 시퀀스는 단지 하나의 이벤트(이는 빈(null) 이벤트일 수 있음)로 형성될 수 있다. 복소 평면에 대해 논할 수 있도록, 동작을 수식으로 표현하는데 이벤트(또는 시퀀스 - α₁ : α₂, 또는 비결정적 선택 αa₁｜αa₂; 개략적 변수 α, α₁, α₂ ...,)가 이용된다. 공식 Feasible(αp), Done(αp) 및 Agent(i, α)는 각각 α는 p가 참인 후에 발생하고, α는 p가 참이기 직전에 발생하며, i는 α로 나타낸 이벤트의 유일한 에이전트를 표시함(동작 또는 동작 표시)을 각각 의미하는 것과 같이 Feasible, Done 및 Agent(i,α)에도 연산자가 도입된다.

제안된 논리의 근본적인 특성은 모델링된 에이전트가 그 자신의 사고에 대한 자신과의 완벽한 합의에 있다. 일반적으로, 체계(scheme)

- 여기서,

는 에이전트 i의 사고를 정형화하는 형식상 연산자(modal operator)에 의해 결정됨 - 은 유효하다(Sadek 91a, 92).

아래의 약어가 이용되는데, 여기서 True는 항상 참인 증가 상수이다.

에이전트 i는 δ(또는 하나인 오브젝트)를 알고, 여기서 ι는 아래와 같이 (용어의 생성자로서) 정의된 서술 연산자이다.

추론 원리 및 동작 모델

2개의 추론 원리가 에이전트의 의도와 그 계획 및 동작 사이의 링크를 설정한다(Sadek 91a, 91b). 제1 원리는 당면한 제안(proposition)을 위해 가지고 있다고 생각되는 동작 중 하나에 의해 형성된 "의도"를 스스로 갖지 않고 또한 그 제안이 완수되는데 특별한 이의가 없다면, 에이전트는 주어진 제안을 실현하려는 의도를 가질 수 없는 것으로 규정한다. 형식적으로, 아래의 체계의 유효성으로 표현된 다:

여기서, a_k는 모든 동작이고,

-p는 a_k의 추론적 영향(즉, a_k가 계획되는 이유)

-에이전트 i는 동작 a_k:Kref(i, a_k)을 인식함.

- ￢C(i, ￢Possible(Done(a_k)))

제2 원리는 주어진 동작을 수행하려는 의도를 갖는 에이전트가 아직 그렇게 생각하지 않더라도 이 동작이 실행 가능하다는 의도를 반드시 채용해야 한다. 이는 아래의 체계의 유효성으로 정형적으로 표현된다.

동작의 영향에 대한 문제점의 해결 방안은 추론 원리의 수식 그 자체에 직접 링크된다. 동작의 실제 영향을 예측할 수 없다고 가정하더라도, 이 동작으로부터 무엇을 기대할 수 있는지, 다르게 말하면, 이것이 선택되는 이유에 대해 (유효한 형태로) 말할 수 있다. 이것은 실제로 상술한 제1 추론 원리에 의해 표현되는 것이다. 추론적 행동 모델의 범위내에서 동작의 영향에 대한 이러한 의미론은 그 영향의 예측 불가능성의 문제를 무시하도록 한다.

본 명세서에서는 예로서 제안의 참에 대해 통지하기 위한 통신상의 동작을 하는 간략한 모델(사전-조건의 표현)이 있다.

이러한 모델은 상술한 추론 원리를 통한 논리적 이론내에서 직접 공리화되고, 아래의 체계(그러므로 동작은, 전통적으로 유도되는 계획 접근법의 프레임 워크에서 행해지는 것과 같은 데이터 구조와 같은 스케쥴링 절차에 의해 조작되는 한 쌍이 아니라 그 자체의 이론에서 논리적 의미론을 가짐):

2개의 상기 원리 자체로(어떠한 부가의 논리적 기교없이) 스케쥴링 알고리즘을 상술하여, 간단한 체인형의 의도의 추론에 의해 동작 계획을 연역적으로 생성할 수 있음에 주목하자.

연동 행동의 몇가지 원리의 형식화

추론적 상호 작용의 형식적 이론내에서 연동 행동의 모델의 상세한 제안에 대해서는 (Sadek 91a, 94a)을 참조할 수 있다.

의도의 채택 또는 연동의 최소 원리

종래에는, 엄격한 추론 계획에 대해 어떠한 것도 에이전트가 (크게 또는 약간이라도) 연동적인데 대해 제약이 없었으며, 특히, 다른 것들(예를 들면, 부과되는 질의에 응답하는 것)로부터 자극되는 반응에 대해 제약이 없었다. 이러한 제한 조건은 - 앞으로 연동의 최소 원리라 칭함 - 의도의 채택에 대한 아래의 특성과 같은 특별한 경우로서: 에이전트 j가 특성 p를 실현하려는 의도를 가지는 것으로 에이전트 i 가 생각하고, 또한 상기 에이전트 스스로가 반대되는 의도를 가지지 않는 경우, i는 p가 실현되는 것을 j가 (언젠가) 알 것이라는 의도를 채택할 것이다. 이러한 특성은 아래의 공식 체계의 유효성으로 정형적으로 표현된다:

또한, 2개의 이전의 특성은 에이전트가 성실히 동작하고, 그리하여 서로 연동할 것을 보장한다. 그렇지 않다면, 그것이 최소 연동 원리보다 더 많이 표현하는 것을 강조하는 것은 중요하다. 실제로, 이들은 "완전한 신뢰" 연동의 원리를 표현한다. 이들은 에이전트가 다른 에이전트의 목적을 인지하는 순간부터 그 사실을 해석하여, 그들 자체의 목적을 부정하지 않도록 다른 이들이 이들을 달성하도록 돕는다.

관련성

연동 반응의 가장 현저한 유형은 무엇이 확실하게 요구되었는가에 대한 정보의 보충에 대한 통신에 의해 명백하게 된다. 그러나, 추가 정보의 양은 이러한 정보를 요청하는 측(party)의 추정되는 관심에 상당히 좌우되며, 특히 인지된 의도에 크게 좌우된다. 관심의 개념(notion)은 매우 문언적이며, 일반적인 경우에 대한 설정은 다소 까다롭다. 반면에, 그것은 질의자(interlocutor) - 예를 들면, 그에 대해 미리 알고 있는 - 에 대해서는 명백하게 관련이 없다는 정보이다. 다르게 는, 리던던시(redundancy)의 회피는 연동 행동의 구성 요소로서, 기초적 특성의 용어로(즉, 실제로는 근본적이지는 않지만 의도의 개념과 동일한 정의로부터 직접 유도될 수 있음) 아래와 같이 표현될 수 있다. 에이전트 i가 에이전트 j가 제안 p를 알게 되도록 하고 싶은 의도를 갖는다면, i는 j가 이를 미리 알고 있지 않다고 생각해야 한다. 이는 아래의 체계의 유효성으로부터 정형적으로는 해설된다.

신뢰의 조정

수정 응답(corrective response)은 잘못 판단된 질의자의 신뢰를 수정하려는 의도에서 발생된다. 이러한 신뢰는 일반적으로 인식된 통신 동작으로부터 (Grice 75 함축에 의해) 추론되는 전제로 구성된다. 당면한 의도는 그 질의자의 능력을 신뢰하지 않는 것에 관한 제안에 대한 신뢰가 질의자의 것과 반대임이 발견될 때마다 에이전트의 위치에서 생성된다. 이는 아래의 체계의 유효성에서 정형적으로 해석된다.

자극에 대한 반응(REACTION TO PROMPTS)

통신 시스템에서, 에이전트는 관측된 현상에 의한 비인지(non recognition)를 해결할 수 없다.

이러한 특징을 설명하기 위하여, 아래의 2개의 특성이 정형화되는데, 이러한 특성의 제1 선택은 이해할 수 있는 이벤트를 관련시킬 수 없다거나 또는 관련시킬 수 있는 어떠한 이벤트도 신뢰적 관점에서 받아들일 수 없다는 점을 에이전트가 감지하는 현상 이후에 에이전트는 일반적으로 반복에 대한 요청을 생성함에 의해 어떤 일이 발생한지를 숙지하려는 의도를 채용할 것이다. 이러한 특성의 제2 선택은 제1의 선택보다는 일반적으로 적은 편으로서, 그 정신 상태에 따라 에이전트가 그가 관측한 것이 무엇인지에 관계없이 임의의 실행 가능한 이벤트를 받아들일 수 없다는 점이다. 이러한 경우 에이전트는 자신의 불만을 예를 들면 에이전트는 관심 동작을 적절히 허용하는 것이 금지되어 있다는 사실을 발언함에 의해 표명될 수 있는 언어학적 문장 용어로 "이해했다(understood)"라는 사실에 대해 이벤트의 저자에게 알리려는 의도를 채용할 것이다.

공식적으로, 이러한 특성의 2가지 선택은 아래의 2개의 체계의 유효성에 의해 표현되는 것으로, 술어 Observe(i, o) 및 Realize(o, e)는 각각 에이전트(i)가 관측 가능한 엔터티(o)(예를 들면, 진술)를 관측했음과 관측가능한 엔터티(o)가 이벤트(e)를 실현할 수 있는 방법이라는 점을 의미한다.

그외의 것들과의 조화

연동적 다중 에이전트 집단에서 에이전트의 행동은 그 주요 구성 요소에서 자신에 대한 행동의 개념으로 나타나야 한다. (예를 들면, 에이전트가 성실하고, 일관성이 있으며, 그 자체와 "연동"적인 사실이 유효해야 한다) 또한, 에이전트는 어떠한 방법으로도 다른 에이전트가 정보를 유실하도록 해서는 안된다. 특히, 그 자체의 목표로서 다른 것들에 대한 불확실성을 검색해서는 안되지만, 주어진 제안에 대해서는 채용하는 것은 "확실한(sound)" 속성이라고 생각하는 경우에는 예외이며, 이는 이러한 속성 자체라 미리 채택되었다고 가정하는 것이다. 이러한 행동을 설명하기 위하여 아래의 특성이 제안된다.

여기서, Γ₁는 예를 들면 제안이 불확실한 미래의 다른 에이전트에 대한 선택은 단지 이러한 미래를 상황을 숙지하는 쪽으로 향하는 과도 단계(transient stage)화한다는 사실을 설명할 수 있다. 정형적으로 Γ₁는 아래와 같다.

다른 것들에 의한 무시를 탐색하는 것에 대해 유사한 특성이 제시될 수 있다. 예를 들면, 에이전트 j가 주어진 제안(p)을 더 이상 신뢰하지 않게 되는 것(즉, 더 이상 확신하지 않는 것)을 원하는 에이전트 i는 자신은 p를 신뢰(즉, 불확실하지 않음)해야 하고, j가 p에 대한 것과 동일한 속성을 채용하기를 원한다. 다음의 특성이 제안된다.

여기서, 조건 Γ₂ 및 Γ₃은 조건 Γ₁과 유사한 형태를 갖는다(제안된 체계 (i), (ii) 및 (iii)은 선택 C이 의도 I의 연산자로 대체되면 유효하게 유지된다). 우리는 이러한 조건들을 자발적으로 불완전하게 설명되도록 두었는데, 왜냐하면 이들의 정확한 표현은 모델 에이전트가 행동하기를 바라는 방식에 좌우되기 때문이다. 예를 들어 이들은 제한적 상수 False로 매우 간단하게 감소될 수 있다. 그것이 무엇이든 이론의 나머지에 대해 영향을 주지 않는다.

조건 Γ_k이 되도록 선택하는 것에 따라 다음과 같은 구성을 유효하게 할 수 있다.

도메인 강제 관리의 "블랙 박스"에 대한 논리적 액세스

이완, 제한, 잔여 정보와 같은 도메인 강제 관리의 "블랙 박스" 함수는 추론 에이전트의 행동을 형식화하는 논리 프레임워크로부터 직접 "액세스가능"하며 도식적 제목에서 잔여 정보의 절차로의 "액세스"가 다음의 구조를 통해 이루어지며 여기서 SURINF는 메타 프리디키트이다:

이러한 구조는 다음의 특성을 표현한다. 즉, 에이전트 i는 에이전트 j가 제안 p를 확신하며 에이전트 i는 제안 q이 p와 관련된 잔여 정보일 수 있다고 생각한다는 의도를 가진 경우, 에이전트 i는 에이전트 j 또한 제안 q를 확신하게 된다는 의도를 채용할 것이다.

Claims (20)

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11. 사용자와, 추론 유닛을 구비한 소프트웨어 에이전트 간의 다이얼로그 방법으로서,

    상기 방법은,

    상기 사용자로부터 기원하는 자연어 문장을 수신하는 단계,

    상기 수신한 문장을 상기 추론 유닛으로의 입력으로서 동작하는 논리 문장으로 해석하는 단계,

    사전설정된 원리의 세트 중에서 상기 논리 문장에 적용하는 적어도 하나의 행동 원리가 존재하는지를 결정하는 단계,

    하나 이상의 논리적 결과를 상기 행동 원리의 함수로서 추론하는 단계,

    상기 논리적 추론 결과에 대응하여 이루어지는 통신 행동-상기 통신 행동은 상기 추론 유닛으로부터 출력됨-을 결정하는 단계,

    상기 통신 행동을 자연어 문장으로 표기하는 단계, 및

    상기 표기된 문장을 상기 사용자에게 송신하는 단계

    를 포함하고,

    상기 추론 유닛의 입력에서의 논리 문장과, 상기 추론 유닛의 출력에서의 통신 행동은 소프트웨어 에이전트 간의 통신 언어로서 사용되는 통신 언어로 정형화되는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
12. 제11항에 있어서,

    소프트웨어 에이전트 간의 통신 언어로서 사용되는 통신 언어는 ACL(Agent Communication Language) 타입의 언어인 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
13. 제11항 또는 제12항에 있어서,

    적어도 하나의 행동 원리의 존재를 결정하는 단계는,

    상기 논리 문장이 사전정의된 공리 체계-상기 공리 체계는 상기 행동 원리를 코딩함-에 대응하는지를 검증하는 단계와, 상기 추론 유닛에서 데이터 세트의 일부분을 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
14. 제13항에 있어서,

    상기 공리 체계는 사전설정되고, 상기 소프트웨어 에이전트에 의해 실행되는 태스크의 함수로서 상기 추론 유닛에 선언적으로 입력되는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
15. 제11항에 있어서,

    수신한 문장의 해석 단계는, 문장의 개념을 결정하는 단계와, 개념을 서로 연결하는 시맨틱 네트워크(semantic network)를 이용하여 시맨틱을 완료하는 단계를 포함하고, 상기 시맨틱 네트워크는 사전설정되며, 지식 베이스를 구성하는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
16. 제15항에 있어서,

    시맨틱 완료 단계는, 유사성의 개념(notion of conceptual probability)에 따라 상기 시맨틱 네트워크의 각 관계에 가중치를 고정하기 위한 가중화 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
17. 제15항 또는 제16항에 있어서,

    새로운 개념을 생성하는 단계 및/또는 상기 시맨틱 네트워크의 가치를 높이는 개념 간의 새로운 관계를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
18. 제11항에 있어서,

    수신한 문장의 해석 단계는 상기 문장의 컨텍스트를 고려하는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 방법.
19. 사용자와 소프트웨어 에이전트 간의 다이얼로그 시스템으로서,

    자연어 문장을 수신하고, 이러한 문장을 논리 문장으로 해석하기 위한 이해 모듈,

    상기 이해 모듈로부터 기원하는 논리 문장을 입력으로 수신하고, 사전설정된 원리의 세트 중 논리 문장에 적용하는 적어도 하나의 행동 원리가 존재하는지를 결정하는 데 적합하며, 하나 이상의 논리적 결과를 상기 행동 원리의 함수로서 추론하며, 상기 논리적 추론 결과에 대응하는 통신 행동을 결정하기 위한 추론 유닛, 및

    상기 추론 유닛으로부터 기원하는 통신 행동을 자연어 문장으로 표기하고, 이 문장을 상기 사용자에게 송신하기 위한 생성 모듈

    을 포함하고,

    상기 추론 유닛의 입력에서의 논리 문장과, 상기 추론 유닛의 출력에서의 통신 행동은 소프트웨어 에이전트 간의 통신 언어로서 사용되는 통신 언어로 정형화되는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 시스템.
20. 제19항에 있어서,

    상기 추론 유닛은 추론 엔진과, 상기 행동 원리를 코딩하는 공리 체계를 포함한 사절설정된 데이터의 세트를 포함하는 것을 특징으로 하는 다이얼로그 시스템.

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